Nahe Zukunft
Es gibt verschiedene Methoden, mit denen Gesichtserkennungssysteme funktionieren, aber im Allgemeinen sprechen wir von einer Technologie, die eine Person anhand eines digitalen Bildes oder eines Einzelbilds einer Videoquelle identifizieren kann.
Viele Smartphone-Besitzer nutzen täglich die Gesichtserkennung, bei mobilen Geräten ist die Erkennungsgeschwindigkeit jedoch nicht entscheidend und die Anzahl der Nutzer beträgt selten mehr als ein oder zwei Personen. Für Büro- und Straßensysteme (zur Massenerkennung) werden andere Technologien eingesetzt.
Kürzlich haben sie auf Habré darüber diskutiert : Die Moskauer Kaffeehausketten „Pravda Coffee“ und OneBucksCoffee haben damit begonnen, einen Gesichtserkennungsdienst in ihren Filialen zu testen.
Coffeeshops nutzen unsere technische Lösung. Und heute erzählen wir Ihnen mehr darüber. Natürlich haben wir bereits über die Technologie selbst gesprochen, aber es ist etwas Neues aufgetaucht – die Lösung ist wirklich cloudbasiert geworden. Und das verändert alles.
So funktioniert die Gesichtserkennungstechnologie
Das System muss zunächst ein Gesicht im Rahmen auswählen und mithilfe von Algorithmen sicherstellen, dass es sich um ein menschliches Gesicht handelt.
Nach der Ersterkennung werden anhand von Fixpunkten verschiedene individuelle Merkmale ermittelt – dabei werden beispielsweise der Augenabstand und Dutzende weitere Parameter berücksichtigt.
Als nächstes durchsuchen andere Algorithmen verschiedene vorab erstellte Datenbanken und geben einen Prozentsatz der Ähnlichkeit mit der gewünschten Datenstichprobe an. Wenn der Prozentsatz der Ähnlichkeit hoch genug ist, gilt das Gesicht als erkannt.
Ohne auf Details einzugehen (Fotos zur Analyse müssen noch normalisiert werden, bevor sie an ein neuronales Netzwerk übertragen werden, das einen bestimmten Deskriptor liest), liegt die Hauptschwierigkeit der Lösung derzeit nicht in den Technologien (Algorithmen) selbst, sondern in der Implementierung .
Erkennungssysteme entwickeln sich in mehrere Richtungen, klassifiziert je nach Ansatz der Informationsverarbeitung. Manchmal ist es schwierig zu entscheiden, welches System eine bestimmte Aufgabe am besten bewältigen kann.
Vielzahl von Systemen
Daten können in der Cloud, auf lokalen Servern im Sicherheitsbereich des Unternehmens oder direkt auf Kameras verarbeitet werden.
Im letzteren Fall wird die gesamte Analyse von der Kamera selbst durchgeführt und die bereits verarbeiteten Informationen an den Server gesendet. Der Hauptvorteil des Systems ist seine hohe Genauigkeit und die Möglichkeit, eine große Anzahl von Geräten auf einem Server zu „hängen“.
Trotz ihrer scheinbaren Einfachheit und einfachen Skalierbarkeit weist diese Technologie auch Nachteile auf. Einer davon ist der hohe Preis. Außerdem gibt es derzeit keinen einheitlichen Standard für die Darstellung der Informationen, die spezielle Kameras an den Server übertragen. Und der Datensatz kann zwischen den Anbietern stark variieren.
„Einfaches“ Gesichtserkennungssystem von
Systeme, die auf IP-Kameras mit integrierten Videoanalysefunktionen basieren, sind Serverlösungen in ihrer Beliebtheit unterlegen. Aber selbst wenn Sie ein herkömmliches System auf Basis eines Registrars und/oder eines lokalen Servers verwenden, können Sie kein Geld sparen.
Programme und Preise* Gesichtserkennung
*Nach Informationen aus offenen Quellen.
Angesichts der Komplexität der Algorithmen und der hohen Kosten für Serverausrüstung für Videoanalysemodule sind Gesichtserkennungssysteme lange Zeit eine teure Angelegenheit geblieben.
Darüber hinaus werden die Kosten der Lösung durch den großen Netzwerkverkehr beeinflusst, der während des Betriebs entsteht – zusätzlich zu den Kosten für leistungsstarke Server musste man Geld für aktive Netzwerkausrüstung und „dicke“ Kommunikationskanäle ausgeben.
Heute gibt es auf dem russischen Markt mehrere große Player, die hochwertige Algorithmen zur Analyse und Verarbeitung von Videodaten anbieten. Sie eint das Interesse an Projekten mit Bezug zu Großunternehmen. Dieser Fokus lässt sich ganz einfach erklären – die Kosten der Lösung übersteigen bei weitem die Möglichkeiten kleiner und mittlerer Unternehmen.
- ISS
Software „SecurOS Face“.
Die Kosten für eine Lizenz für das Gesichtserfassungsmodul betragen 41 Rubel pro Kanal. Die Software wird auf einem Gesichtserkennungsserver oder auf einem Gesichtserkennungsserver installiert.
Die Kosten für eine Lizenz für ein Gesichtserkennungsmodul für 1000 Personen in der Datenbank betragen 665 Rubel. Auf dem Gesichtserkennungsserver installiert.
- Sicher
Russischer Entwickler von Geräten und Software für Zugangskontrollsysteme.
Die Kosten für eine Lizenz für ein Gesichtsverifizierungsmodul für eine Kamera betragen 50 Rubel.
Die Kosten für eine Lizenz für ein Gesichtserkennungsmodul für eine Kamera betragen 7 Rubel.
Der Preis einer Lizenz für eine Basis von bis zu 1 Personen beträgt 000 Rubel.
- ITV
„Intellect“-Software zur Gesichtserkennung mit Speicher für 1 Gesichtsstandards in der Datenbank – 000 Rubel.
Systemkern - 20 Rubel. Anschließen eines Videokanals - 300 Rubel.
- Makroskop
Macroscop Basic-Gesichtserkennungsmodul mit einer Datenbankgröße von bis zu 1000 Gesichtern – 240 Rubel.
Lizenz zum Betrieb mit einer IP-Kamera - 16 Rubel.
Bis vor kurzem wurden Lösungen von Macroscop eingesetzt, um die Sicherheit nur besonders wichtiger Objekte mit einer großen Anzahl von Menschen zu gewährleisten: Stadien, Flughäfen, Fabriken. Doch mittlerweile liefert das Unternehmen sein Produkt an den Einzelhandel. Preis - 94 Rubel für Module (Recorder werden nicht verkauft).
- TRASSIR
Die Software kostet 79 Rubel + 000 Rubel für den Rekorder. Die Kunden des Unternehmens sind hauptsächlich große Unternehmen (Fabriken, Bergbauunternehmen, Universitäten, Sportanlagen). Der Schwerpunkt des Unternehmens liegt jedoch auf der herkömmlichen Videoüberwachung und nicht auf der Gesichtserkennung. Obwohl sich ihre DVRs hervorragend für diese Aufgaben eignen.
- FindFace
Das Unternehmen entwickelt und vertreibt ausschließlich spezialisierte Software zur Gesichtserkennung. Die Serverkonfiguration zur Speicherung und Verarbeitung der Daten müssen Sie selbst wählen.
- Ivideon
Ein cloudbasierter Videoüberwachungs- und Videoanalysedienst, der Unternehmen mit kleinem Budget Dienste anbietet. Service funktioniert mit fast allen Kameras, die Kosten für den Anschluss eines Geräts betragen ab 3 Rubel mit Analyse von bis zu 150 einzelnen Gesichtern pro Tag und einfacher Aufzeichnung in einem Cloud-Archiv in 100 Tagen.
Auswahl der Hardware für Gesichtserkennungssysteme
Um von einer Full-HD-Kamera einen Videostream mit 10 Gesichtern in einem Bild zu verarbeiten, benötigen Sie einen Prozessorkern mit einer Frequenz von 2,8 GHz. Wenn das Bild nur wenige Gesichter enthält (von 1 bis 3), kann ein Prozessorkern problemlos zwei Videostreams verarbeiten.
Anhand dieses Beispiels wird deutlich, dass auch in einem einfachen System ein gewisser Vorrat an Hardware erforderlich ist. Denn wenn nicht 10, sondern 15 Personen gleichzeitig die Anlage betreten, ist ein zweiter Kern mit ähnlicher Leistung erforderlich.
Folglich ist es für den Betrieb eines traditionellen Systems unter Berücksichtigung von Spitzenlasten erforderlich, die doppelte Reservekapazität vorzuhalten.
Damit Sie sich besser vorstellen können, wie viel ein herkömmliches Gesichtserkennungssystem kostet, nehmen wir als Beispiel ein Einzelhandelsgeschäft und berechnen die Kosten eines herkömmlichen und cloudbasierten Gesichtserkennungssystems.
Kostenberechnung: Kosten eines herkömmlichen Gesichtserkennungssystems
Nehmen wir an, wir setzen ein Gesichtserkennungssystem in einer Apothekenkette mit 16 Filialen ein. Im Durchschnitt besuchen 500 Kunden pro Tag jede Apotheke.
Um Gesichter vollständig zu erkennen, kann an jedem Überwachungsobjekt eine PTZ-Kamera oder eine Kamera mit motorisiertem Objektiv installiert werden.
Bei Verwendung eines herkömmlichen Systems ergeben sich folgende Kosten:
- Jede Apotheke benötigt mindestens einen speziellen Videorecorder. Der Verkaufspreis beträgt etwa 40 Rubel.
- Jeder Rekorder benötigt zusätzlich eine spezielle Festplatte (nicht zu verwechseln mit einer normalen Festplatte für einen PC) mit einer Kapazität von mindestens 4 TB, um einen Videostream in einer Auflösung von 1920 x 1080 bei hoher Verkehrsintensität aufzuzeichnen. Der durchschnittliche Verkaufspreis beträgt 10 Rubel.
- Das Budget sollte die Kosten für Wartungsarbeiten am Videoüberwachungssystem umfassen (z. B. den Besuch eines Installateurs zur Fehlerbeseitigung, Aktualisierung der Software oder Austausch der Festplatte). Die Kosten für solche Arbeiten betragen 12 Rubel/Jahr (Besichtigung einmal im Quartal) für jedes Objekt (gemäß der Preisliste einer der Installationsorganisationen).
- Die Mindestkosten für eine Gesichtserkennungssoftware mit vollem Funktionsumfang betragen durchschnittlich 120 Rubel pro Kamera (unbegrenzte Lizenz).
- Laut Backblaze müssen etwa 50 % aller Festplatten bis zum 6. Nutzungsjahr ausgetauscht werden. So fallen nach 5 Jahren Dauerbetrieb etwa 8 Festplatten aus, und sofern ein solches System keine Redundanz vorsieht, müssen Sie im Durchschnitt zusätzliche Kosten in Höhe von 1,6 Festplatten pro Jahr oder 16 Rubel/Jahr einplanen .
Die Kapitalkosten (ohne Kamerakosten) belaufen sich auf 2 Rubel/Jahr.
Kosten für Cloud-Systeme
Bei einem Cloud-System betragen die Kosten für einen Videoüberwachungstarif mit Erkennung von 500 Gesichtern/Tag 4 Rubel/Monat (750 Rubel/Jahr) pro Kamera oder 57 Rubel/Jahr für 000 Kameras.
Wir möchten Sie daran erinnern, dass der Netzwerkbesitzer keine zusätzliche Hardware kaufen muss. Es fallen auch keine Wartungskosten an, da alle Cloud-Server vom Cloud-Dienstleister im Rechenzentrum gewartet werden.
Im ersten Betriebsjahr des Systems ergeben sich Einsparungen von mehr als dem Dreifachen.
Zwischensumme und zusätzliche „Brötchen“
In den obigen Berechnungen gibt es eine wichtige Nuance: Nach drei Betriebsjahren wird das herkömmliche System hinsichtlich der Gesamtkosten günstiger sein als die cloudbasierte Gesichtserkennung. Hier sind zwei Faktoren zu berücksichtigen.
Erstens, werden die Geräte, die der Netzeigentümer kauft, nach 3 Betriebsjahren veraltet sein. Aber wahrscheinlich werden neue, fortschrittlichere Technologien und Gesichtserkennungsalgorithmen auftauchen, die auf leistungsfähigerer Hardware laufen. Und nach 3 Jahren muss höchstwahrscheinlich die Ausrüstung an den Weichen komplett ausgetauscht werden.
Bei einem Cloud-System ist dies nicht erforderlich – der Dienst wird aufgrund der Entwicklung von Algorithmen und der wachsenden Rechenleistung von Rechenzentren ständig verbessert und aktualisiert. Auch die Unterstützung von Sicherheitsstandards ist nicht an die Hardware gebunden.
ZweitensWenn Sie in den ersten Jahren Geld sparen, können Sie dieses Geld mehrmals umsetzen, was dem Unternehmen zusätzlichen Gewinn bringt.
Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft der cloudbasierten Gesichtserkennung
Die Entwicklung von Erkennungssystemen hat sich in den letzten Jahren beschleunigt. Vor nicht allzu langer Zeit verglich ein gewöhnlicher Sicherheitsbeamter, der einen Computer benutzte, statt komplexer Algorithmen und neuronaler Netze einfach die vom Programm aufgezeichneten Gesichter mit den Datenbanken und notierte, wer all diese Personen waren.
Darüber hinaus arbeiteten die Systeme über lokale Server. Damit der Dienst funktioniert, musste der Benutzer daher einen dedizierten PC oder einen speziellen DVR installieren. Und das sind zusätzliche Kosten für die Ausrüstung und Gemeinkosten für deren Betrieb.
Die cloudbasierte Gesichtserkennung erfordert außer Kameras keine Anschaffung und Konfiguration weiterer Geräte und funktioniert mit den Kameras, die bereits vor Ort installiert sind.
Es ist nicht erforderlich, ein Team von Spezialisten zu beschäftigen, um den Betrieb der Geräte aufrechtzuerhalten. Probleme mit dem technischen Zustand der Geräte werden vom Dienstleister selbst gelöst (und zwar effizienter als nicht spezialisierte Unternehmen).
Die Cloud-Erkennung verwandelt ein umständliches und anfälliges System lokaler Analyseserver in eine flexible, fehlertolerante Cloud-Struktur. In der Praxis bedeutet dies, dass das Erkennungssystem nicht mehr von den Fähigkeiten eines bestimmten Servers abhängt, der gekauft und im Büro des Kunden installiert wurde, sowie von der IT-Infrastruktur, über die dieser Kunde verfügt. Es ist nicht erforderlich, neue Geräte zu kaufen und lange mit dem Lieferanten über Konfigurationsfragen und die Möglichkeit einer Erweiterung zu verhandeln.
Die Cloud verteilt die Last automatisch auf die gesamte verfügbare Infrastruktur mit leistungsstarken Servern. Der Kunde muss selten genutzte Kapazitäten nicht für den Betrieb in Zeiten unerwarteter Lastspitzen (Feiertage, Wochenenden) vorhalten. Mehr über die Leistungsfähigkeit des Systems erfahren Sie unter: bei uns.
„Pravda Coffee“ und OneBucksCoffee haben mittlerweile für einen Diskussionssturm gesorgt, doch schon bald wird es im Offline-Geschäft praktisch keine Unternehmen mehr ohne Videoanalysen geben. Akteure im Verbrauchermarkt haben ein dringendes Bedürfnis, ihre Kunden am Sehen zu erkennen: Service und Angebote zu personalisieren, die Stimmung des Gastes zu analysieren, Kosten zu senken und Stammkunden zu gewinnen und nicht nur technische Lösungen zu kaufen, um der Berichterstattung zu dienen.
Source: habr.com